幾乎一個世紀前，小說家們就在筆下對人工智能展開了無盡的想象，而近幾年人工智能才真正走入大眾視野，比如AlphaGo與李世石的圍棋對戰引起廣泛關注。

財務是一個強規則領域，財務領域內的很多事務流程和報告流程大多是可重復、有規律可循的，因此也最易于實現流程自動化。在財務決策過程中相對標準化、有清晰的規則和可重復的活動，也可以應用機器人流程自動化技術。

機器人流程自動化（RPA）是一種軟件解決方案，可以模仿各種基于規則而不需要實時創意或判斷的重復流程。RPA可以在電腦上不間斷地執行基于規則的各種工作流程，它不僅比人類更快，還可以減少錯誤和欺詐的機會。簡言之，就是“像人類一樣工作”，“把人類進一步從機械勞動中解放出來”，讓人類自由地開展更高價值的工作。而財務機器人則是以機器人流程自動化在財務領域上的應用為主，同時結合了其他所需要的認知技術來替代人進行財務工作的解決方案。

在輸入端，可以結合光學字符識別技術（OCR）、語音識別等認知技術，將外界信息轉化為計算機可以處理的信息再交由機器人進行后續處理流程。比如，光學字符識別技術可以把紙質的憑證發票、賬冊、合同的信息掃描到計算機里，并識別為電子邏輯信息，然后交給機器人去做記賬、報表處理；而語音識別技術可以幫助機器人識別、接收人的語音指令，甚至從人的語音當中識別出數字信息并且進行處理。

技術的商業化成熟

計算機領域有個很重要的推測叫做摩爾定律，其內容為：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件數目，每隔18~24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍，這代表了信息技術的進步以及成本降低的速度越來越快。朱灝進一步說道：“人工智能的討論、機器學習的經典算法，很久以前就存在，但由于硬件沒有達到所需的運算率和運算量，人工智能發展緩慢。而且非結構化信息的識別需要更好的硬件、算法和更精確、更高效運算的CPU和GPU。最近幾年，硬件不斷升級，算法更加精進，語音識別、文字識別等技術日臻成熟；這一切，為人工智能的發展提供了最好的時機。”

人力成本提升

人工智能及智能自動化近幾年發展迅速的另一個原因是人力成本的提升。比如機器人流程自動化技術最開始在歐美發展起來的，主要因為歐美的人力成本昂貴，這些地區對智能技術的投入能夠快速得到回報，所以企業較有可能在可接受的成本范圍內采用智能技術替代人力。朱灝解釋說：“機器人流程自動化技術對流程的多樣性是敏感的——不同流程會設定不同的方式，并根據不同的情景判定采取不同的工作路徑，而其對重復的工作量是不敏感的，將流程規則設定以后，機器人就可以不間斷地開展工作，沒有情緒，不需要休息，所以在重復性工作量巨大的流程上，它能夠產生非常大的成本效益。”

近兩年，我國人工智能技術發展迅猛也是由于這一因素。人口紅利消退，人力成本不斷提高，甚至到了一定的人力成本紅線。特別是在一些大城市，生活水平及生活成本提高了很多。相應地，薪資水平也已經和一些中等發達國家沒有太大的差別，在這種情況下，企業勢必要尋求各種方式降低人力成本。

如今，機器人流程自動化（RPA）越來越多地被人們用來代替人類用來自動執行任務，達到快速降低成本、提升表現的目的。

RPA的使用，給那些依靠大量重復性手工過程來處理結構化數據（如交易處理）的客戶帶來顯著價值。

基于數字化的財務管理職能可以分為三個層面：第一是看得到，即信息可視化，通過數據分析平臺、數據抽取等方式，將信息整合到平臺上，或用機器人去抓取數據整理報表，便可通過可視化的數據分析平臺，輕松地看到整個企業的運營和財務狀況；第二是看得準，就是基于企業、市場和行業的內外部歷史數據，建立數學模型，對未來一定期間內的企業和市場情況進行預測，能夠往后看，提前部署，防患于未然；第三是看得清，即將數據分析提煉，進而支持企業決策。如果這三層能夠有機地結合起來，那么財務管理就提升到一個新的層面，這是我們對未來數字化財務的期望和理想。

對CFO來說，如果要引進RPA和AI技術，他們需要用新的思維方式對待數據分析，不能只把數據看作生成靜態報告的工具，而是要利用各種數據及信息技術，實現流程任務自動化、智能化并支持管理決策。通過RPA和AI技術幫助財務部門由傳統的追溯數據分析模式到數據預測模式，并且獲取洞察以指導行動，創造價值。


 

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文章來源：有容財經

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